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      小批量產品動態質量管理實時監控系統設計

      發布時間:2020-12-17 09:42所屬分類:綜合論文加入收藏

      摘 要: 企業想在市場里站穩腳跟,需全力研發新產品類型,優化產品的樣式與規格,由此便出現多品種、小批量產品。小批量產品的動態質量管理監控對

        摘 要: 企業想在市場里站穩腳跟,需全力研發新產品類型,優化產品的樣式與規格,由此便出現多品種、小批量產品。小批量產品的動態質量管理監控對產品管理與企業發展而言著實重要。為此,設計一種小批量產品動態質量管理實時監控系統。當用戶在智能終端登錄系統后,在系統中選定需監控的小批量產品類型,系統通過中間件層獲取選定的小批量產品的加工車間監控程序,在控制層通過小批量產品工序質量的聯合SPC策略實現小批量產品質量動態質量監控,且系統的功能層中會增設質量管理和售后質量跟蹤模塊,實現小批量產品質量深度管理監控,若產品質量符合標準,便將其下發至生產調度和排產模塊等進行后續操作。經實驗驗證,所設計系統可有效實現小批量產品動態質量管理實時監控,且監控性能顯著。

        關鍵詞: 產品質量管理; 質量監控; 系統設計; 監控程序獲取; SPC策略; 監控測試

      質量管理論文

        0 引 言

        伴隨全球經濟的高速發展,市場的競爭也逐漸激烈,每個制造企業均在大力研發卓越的產品制作技術、優化自身生產制造領域的生產技術,產品的質量需求也逐漸提升至新的高度,怎樣優化產品質量已變成企業競爭力的核心因素之一[1]。現在,基于小批量產品質量控制方面,很多制造企業使用人工檢測或基于車間智能數據采集儀,記載產品制作時核心工序的質量特征數據,然后按照此類數據使用Jmc,Minitab等軟件畫出加工件的休哈特控制圖,最后監控與識別控制圖完成產品質量管理監控[2]。而在現實應用過程中,小批量產品生產時,質量樣本數據不多,但傳統的休哈特控制圖必須使用海量數據實施分析,所以不適用在小批量產品生產中[3]。并且,已有的質量分析軟件不能與現實制作過程并行工作,只屬于一種非動態的質量數據分析工具,對企業質量控制的自動化與智能未能起到正向作用。為此,本文設計一種小批量產品動態質量管理實時監控系統,提升小批量產品制造且質量可控性[4]。

        1 小批量產品動態質量管理實時監控系統

        1.1 系統結構設計

        小批量產品動態質量管理實時監控系統由中間件層、控制層、功能層構成。當用戶在智能終端登錄系統后,在系統中選定需監控的小批量產品類型,系統會通過中間件層獲取選定的小批量產品的加工車間,在控制層通過小批量產品工序質量的聯合SPC策略,實現小批量產品質量動態質量監控,且系統的功能層中會增設質量管理和售后質量跟蹤模塊,實現小批量產品質量深度管理監控,若質量符合標準,便將其下發至生產調度和排產模塊等進行后續操作[5?6]。小批量產品動態質量管理實時監控系統結構如圖1所示。

        其中,加工工序質量動態監控模塊的功能結構如圖2所示。加工工序質量動態監控模塊具有實時性,在基于每個部門的協同作業里,能夠完成信息共享,小批量產品質量管理人員可實時獲取產品質量信息[7]。且含有查詢、統計分析等操作程序,有利于高效率實現產品質量管理。加工工序質量動態監控模塊中各個管理程序均采用小批量產品工序質量的聯合SPC策略,實現協調運行,完成小批量產品動態質量管理實時監控[8]。

        1.2 小批量產品工序質量的聯合SPC策略

        統計過程控制理論已被大量使用在產品質量控制工作中,當前使用最多的為休哈特控制圖。而休哈特控制圖的使用需要分析海量數據,但小批量生產過程中未能符合此項需求;此外,休哈特控制圖對僅存在微弱差異的樣本檢測性能不好,漏識率較差[9?10]。與傳統的休哈特控制圖對比,累積和(Cumulative Sum,CUSUM)控制圖和指數加權移動平均值(Exponentially Weighted Moving?Average,EWMA)控制圖可以較好地判定識別時的微弱差異。為了深度分析小批量工序質量的歷史數據和處理休哈特控制圖對微弱差異靈敏性不好的弊端,本文使用[x-s]控制圖和EWMA控制圖融合的SPC控制策略,以此合理控制小批量產品質量的異常狀況[11]。

        式中:Y描述小批量產品的質量特征數據變換值;X描述小批量產品的質量特征數據真實檢測值;[α],H依次描述小批量產品的樣本均值與小批量產品的設計公差帶。

        通過標準化操作后的結果不但留下了原始小批量產品質量數據的本質特性,還降低了數據的復雜水平,能夠設置成網絡的輸入數據[12]。

        將獲取的小批量產品質量特征數據實施標準化變換后,構建[x-s]控制圖,監測質量情況,其中均值控制圖的控制線為:

        把[x-s]控制圖和EWMA控制圖融合應用,并融合兩種控制圖的優點,讓控制圖能夠較好地發掘小批量產品生產過程里的質量異常狀況,實現小批量產品動態質量管理監控[15]。

        2 實驗分析

        為了測試本文系統的有效性,將本文系統應用于某小批量產品制作工廠,該工廠主要用于制作電梯零件。

        圖3是該工廠使用本文系統后的車間監控界面示意圖。管理人員能通過計算機顯示屏監測車間的工作情況,圖4是手機APP中的客戶端監控界面。

        把該電梯零件制造企業的電梯零件制動器生產線設成原型,使用SQL Server 2008作為后臺數據單元。采用本文系統作為電梯零件制造的制動器生產線中電梯零件的零件質量管理監控工具,表1是本文系統控制下,電梯零件的質量特征數據和變換值,其中,設定10個電梯零件用于質量管理監控,每個零件設定3個樣本。

        分析樣本質量特征數據的幾組控制圖能夠知道,按照真實樣本觀測情況構建的[x-s]控制圖與EWMA控制圖顯示電梯零件都未出現不尋常狀況,按照樣本觀測值和預測值構建的[x-s]控制圖也屬正常,但EWMA控制圖(圖8)中樣本10超出控制限(高于表1中電梯零件檢測值),則樣本10的質量控制圖出現往上漂移情況,需要及時查看質量異常原因。

        3 結 論

        本文設計一種小批量產品動態質量管理實時監控系統,并將其應用在某電梯零件制造企業的生產過程里,以此分析本文系統對小批量產品動態質量管理實時監控的有效性。經實驗測試結果可知,實驗中所設定的10個電梯零件制作工序樣本里,第10個樣本存在異常,需要實施質量管理。且與實際狀況相比,本文系統監控精度最大值高達0.99,監控性能可靠。

        參考文獻

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